Analisis Sentimen Publik Terhadap Produk Rekomendasi Influencer Menggunakan Naive Bayes: Studi Kasus Tasya Farasya - Khoerunnisa, Garda; Maesaroh, Syti Sarah; Nugraha, Muhammad Rizki (Yayasan Cita Cendikiawan Al Kharizmi, 2025)
Perkembangan masif media sosial telah mengubah pola konsumsi informasi dan menjadikan influencer sebagai salah satu rujukan utama masyarakat, khususnya dalam industri kecantikan. Penelitian ini bertujuan untuk menelaah persepsi publik terhadap produk Wardah yang berlabel Tasya Farasya Approved serta menguji efektivitas pendekatan Semi-Supervised Learning (SSL) dalam analisis sentimen komentar di TikTok. Data diperoleh melalui web scraping terhadap komentar pada video milik Tasya Farasya dan akun resmi Wardah yang diunggah sepanjang tahun 2024–2025. Setelah melalui proses preprocessing, teks diubah menjadi representasi numerik menggunakan metode TF-IDF. Model klasifikasi dibangun menggunakan algoritma Naive Bayes, divalidasi dengan 5-fold-cross-validation, dan diseimbangkan menggunakan teknik SMOTE. SSL diimplementasikan melalui metode pseudo-labeling, di mana komentar tidak berlabel (unlabeled data) dengan tingkat kepercayaan ? 80% ditambahkan secara iteratif ke data latih hingga tidak ada unlabeled data yang memiliki tingkat kepercayaan ? 80%. Hasil menunjukkan distribusi 425 komentar positif, 305 netral, dan 148 negatif, menandakan dominasi sentimen positif khususnya apresiasi terhadap produk micellar water yang dianggap efektif dan sesuai kebutuhan pengguna. Pengaruh Tasya Farasya sebagai beauty influencer turut memperkuat persepsi positif tersebut. Penerapan SSL meningkatkan akurasi model dari 0,7565 menjadi 0,7733, disertai peningkatan precision, recall, dan F1-score, terutama pada kelas positif dan netral.